ACE中重载new、delete操作符的方法

本文介绍了ACE框架中用于重载new和delete操作符的一种简洁方法。通过定义宏ACE_ALLOC_HOOK_DECLARE及ACE_ALLOC_HOOK_DEFINE来实现类特定的内存分配和释放操作。

看ACE的源码,发现类中的重载new、delete操作符的方法很简洁,现摘抄如下:

首先定义宏:

// ============================================================================
// ACE_ALLOC_HOOK* macros
//
// Macros to declare and define class-specific allocation operators.
// ============================================================================

# if defined (ACE_HAS_ALLOC_HOOKS)
#   define ACE_ALLOC_HOOK_DECLARE \
  void *operator new (size_t bytes); \
  void operator delete (void *ptr);

  // Note that these are just place holders for now.  Some day they
  // may be be replaced by <ACE_Malloc>.
#   define ACE_ALLOC_HOOK_DEFINE(CLASS) \
  void *CLASS::operator new (size_t bytes) { return ::new char[bytes]; } \
  void CLASS::operator delete (void *ptr) { delete [] ((char *) ptr); }
# else
#   define ACE_ALLOC_HOOK_DECLARE struct __Ace {} /* Just need a dummy... */
#   define ACE_ALLOC_HOOK_DEFINE(CLASS)
# endif /* ACE_HAS_ALLOC_HOOKS */

然后在需要重载new、delete的类的声明中加入

ACE_ALLOC_HOOK_DECLARE
实现中加入:

ACE_ALLOC_HOOK_DEFINE(CLASS)


基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值